LLMO対策｜SEOとの違いと生成AI時代を勝ち抜く方法【SEO沖縄通信】

2025年6月18日

LLMO対策｜SEOとの違いと生成AI時代を勝ち抜く方法

GoogleのAI Overviewsは2025年に200以上の国・地域へ拡大し、月間利用者は約15億人に達しました。検索結果上部に要約が表示される機会が増え、LLMO（Large Language Model Optimization）の重要性はかつてないほど高まっています。

この記事ではSEOとの違いを整理し、最新データを基にしたLLMO対策を解説します。

LLMOとは、ChatGPTやGeminiなど生成AIが回答を生成する際に自社コンテンツを引用しやすくする最適化手法です。

SEOが検索エンジンのクエリ＝検索意図に対応するのに対し、LLMOは対話意図を満たすことが目的です。意味論的な一貫性、構造化データ、著者情報などを整備し、AI回答欄での可視性と信頼性を高めます。

検索エンジンはE‑E‑A‑Tでページを評価します。一方、LLMは文脈の整合性や論理の一貫性を重視し、FAQやHow‑toの構造化データを高精度で解析します。

ChatGPT・Geminiでは必ずしも情報源リンクが表示されるわけではなく、Web検索モードなど限定的な場面での表示となるため、引用されやすい構造が欠かせません。

2025年5月のアップデートで、AI Overviewsには平均1〜3件・最大10件までのリンクがインライン表示されるようになりました。クリック率は従来の自然検索1位より高いケースも報告されています。

さらにSearch Labsでは音声で要約を読み上げるAudio Overviewsのテストが始まり、サイト名が耳に届く機会も増加しました。この潮流に乗るには、LLMO視点でのコンテンツ設計が急務です。

FAQPageやHowToなどのスキーマを実装し、「質問」「回答」「手順」をマークアップします。AIは構造化データを優先的に抽出し、回答生成時の引用候補にします。

LLMは冒頭部分を抜粋する傾向があると言われています。現時点で確定情報ではありませんが、要点をリード文にまとめることで引用される確率が高まるかもしれません。

公式統計や公的機関へのリンクは信頼性シグナルとなり、引用率を向上させます。引用元の更新日を明示し、最新データを保つことが重要です。

llms.txtはクロール許可範囲を示す草案仕様です。対応モデルは限定的ですが、早期に設置することで学習・参照を促進できます。

著者の経歴・保有資格を明示し、Schema.org/Personを設定します。専門性と信頼性を担保し、AIの引用候補に入りやすくします。

項目	SEO	LLMO	AIO（AI Overviews）
最適化対象	検索エンジン	ChatGPT・GeminiなどLLM	Google検索AI要約
主目的	上位表示	回答への引用	要約内でリンク掲載
KPI	順位・CTR・流入数	引用回数・指名検索	要約リンククリック数
主な施策	キーワード設計内部リンク最適化	構造化データ一次情報リンク	FAQ強化カテゴリ最適化